图的遍历：深度优先与广度优先

"这篇实验报告主要探讨了图的深度优先遍历（DFS）和广度优先遍历（BFS）算法，提供了相应的代码实现。实验使用邻接表作为图的存储结构，适用于连通无向图。" 在图论中，遍历是探索图的一种重要方法，用于访问图中所有节点。深度优先遍历（DFS）和广度优先遍历（BFS）是两种常用的遍历策略，各有其特点和应用场景。 1. 深度优先遍历（DFS）： DFS 是一种递归的遍历方法，它尽可能深地搜索图的分支。从起点开始，首先访问一个节点，然后访问该节点的未访问邻接节点，依此类推，直到所有可以从起点到达的节点都被访问到。如果还有未访问的节点，就选择其中一个继续进行DFS。DFS通常使用栈来辅助实现，每次访问一个节点后将其标记为已访问，以避免重复访问。 在代码中，`DFSTraverse(ALGraph&G, int jh)`函数代表深度优先遍历，参数jh是起始节点。在函数内部，通过递归调用访问未访问的邻接节点，同时借助visited数组记录每个节点的状态，防止重复访问。 2. 广度优先遍历（BFS）： BFS 是一种层次遍历的方法，它从起点开始，逐层访问图的所有节点。首先访问起点，然后访问与其相邻的节点，接着访问这些相邻节点的相邻节点，直到所有节点都被访问。BFS通常使用队列来辅助实现，先访问距离起点近的节点，再访问距离起点远的节点。 在代码中，`BFSTraverse(ALGraph&G, int k)`函数代表广度优先遍历，参数k是起始节点。这里使用队列来存储待访问的节点，每次从队列中取出一个节点，访问它并将其邻接节点加入队列，按照“先入先出”的原则进行遍历。 实验中，图的数据结构是邻接表，这是一种节省空间的图表示方式，特别是对于稀疏图（边的数量远小于节点数量的平方）。邻接表由一组链表组成，每个链表对应一个节点，链表中的节点表示与该节点相邻的其他节点。 总结来说，这个实验旨在帮助学生熟悉图的存储结构——邻接表，以及掌握DFS和BFS这两种图遍历算法。通过实现代码并实际运行，学生可以更好地理解这两种遍历方法的原理和操作流程，从而加深对图论知识的理解。